标签:key 日志输出 字符串格式化 语句 删除 [] 它的 ref 高级
下面的代码展示了logging最基本的用法。
import logging import sys # 获取logger实例,如果参数为空则返回root logger logger = logging.getLogger("AppName") # 指定logger输出格式 formatter = logging.Formatter(‘%(asctime)s %(levelname)-8s: %(message)s‘) # 文件日志 file_handler = logging.FileHandler("test.log") file_handler.setFormatter(formatter) # 可以通过setFormatter指定输出格式 # 控制台日志 console_handler = logging.StreamHandler(sys.stdout) console_handler.formatter = formatter # 也可以直接给formatter赋值 # 为logger添加的日志处理器 logger.addHandler(file_handler) logger.addHandler(console_handler) # 指定日志的最低输出级别,默认为WARN级别 logger.setLevel(logging.INFO) # 输出不同级别的log logger.debug(‘this is debug info‘) logger.info(‘this is information‘) logger.warn(‘this is warning message‘) logger.error(‘this is error message‘) logger.fatal(‘this is fatal message, it is same as logger.critical‘) logger.critical(‘this is critical message‘) # 2016-10-08 21:59:19,493 INFO : this is information # 2016-10-08 21:59:19,493 WARNING : this is warning message # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR : this is error message # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is fatal message, it is same as logger.critical # 2016-10-08 21:59:19,493 CRITICAL: this is critical message # 移除一些日志处理器 logger.removeHandler(file_handler)
除了这些基本用法,还有一些常见的小技巧可以分享一下。
# 格式化输出 service_name = "Booking" logger.error(‘%s service is down!‘ % service_name) # 使用python自带的字符串格式化,不推荐 logger.error(‘%s service is down!‘, service_name) # 使用logger的格式化,推荐 logger.error(‘%s service is %s!‘, service_name, ‘down‘) # 多参数格式化 logger.error(‘{} service is {}‘.format(service_name, ‘down‘)) # 使用format函数,推荐 # 2018-03-08 21:59:19,493 ERROR : Booking service is down!
当你使用logging模块记录异常信息时,不需要传入该异常对象,只要你直接调用logger.error()
或者 logger.exception()
就可以将当前异常记录下来。
# 记录异常信息 try: 1 / 0 except: # 等同于error级别,但是会额外记录当前抛出的异常堆栈信息 logger.exception(‘this is an exception message‘) # 2016-10-08 21:59:19,493 ERROR : this is an exception message # Traceback (most recent call last): # File "D:/Git/py_labs/demo/use_logging.py", line 45, in # 1 / 0 # ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero
这是最基本的入口,该方法参数可以为空,默认的logger名称是root,如果在同一个程序中一直都使用同名的logger,其实会拿到同一个实例,使用这个技巧就可以跨模块调用同样的logger来记录日志。
另外你也可以通过日志名称来区分同一程序的不同模块,比如这个例子。
logger = logging.getLogger("App.UI") logger = logging.getLogger("App.Service")
Formatter对象定义了log信息的结构和内容,构造时需要带两个参数:
fmt
,默认会包含最基本的level
和 message
信息datefmt
,默认为 2003-07-08 16:49:45,896 (%Y-%m-%d %H:%M:%S)
fmt
中允许使用的变量可以参考下表。
Logging有如下级别: DEBUG,INFO,WARNING,ERROR,CRITICAL
默认级别是WARNING,logging模块只会输出指定level以上的log。这样的好处, 就是在项目开发时debug用的log,在产品release阶段不用一一注释,只需要调整logger的级别就可以了,很方便。
最常用的是StreamHandler和FileHandler, Handler用于向不同的输出端打log。
Logging包含很多handler, 可能用到的有下面几种
logging的配置大致有下面几种方式。
logging.config.fileConfig(filepath)
basicConfig()
提供了非常便捷的方式让你配置logging模块并马上开始使用,可以参考下面的例子。具体可以配置的项目请查阅官方文档
import logging logging.basicConfig(filename=‘example.log‘,level=logging.DEBUG) logging.debug(‘This message should go to the log file‘) logging.basicConfig(format=‘%(levelname)s:%(message)s‘, level=logging.DEBUG) logging.debug(‘This message should appear on the console‘) logging.basicConfig(format=‘%(asctime)s %(message)s‘, datefmt=‘%m/%d/%Y %I:%M:%S %p‘) logging.warning(‘is when this event was logged.‘)
备注: 其实你甚至可以什么都不配置直接使用默认值在控制台中打log,用这样的方式替换print语句对日后项目维护会有很大帮助。
如果你希望通过配置文件来管理logging,可以参考这个官方文档。在log4net或者log4j中这是很常见的方式。
# logging.conf [loggers] keys=root [logger_root] level=DEBUG handlers=consoleHandler #,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler ################################################# [handlers] keys=consoleHandler,timedRotateFileHandler,errorTimedRotateFileHandler [handler_consoleHandler] class=StreamHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(sys.stdout,) [handler_timedRotateFileHandler] class=handlers.TimedRotatingFileHandler level=DEBUG formatter=simpleFormatter args=(‘debug.log‘, ‘H‘) [handler_errorTimedRotateFileHandler] class=handlers.TimedRotatingFileHandler level=WARN formatter=simpleFormatter args=(‘error.log‘, ‘H‘) ################################################# [formatters] keys=simpleFormatter, multiLineFormatter [formatter_simpleFormatter] format= %(levelname)s %(threadName)s %(asctime)s: %(message)s datefmt=%H:%M:%S [formatter_multiLineFormatter] format= ------------------------- %(levelname)s ------------------------- Time: %(asctime)s Thread: %(threadName)s File: %(filename)s(line %(lineno)d) Message: %(message)s datefmt=%Y-%m-%d %H:%M:%S
假设以上的配置文件放在和模块相同的目录,代码中的调用如下。
import os filepath = os.path.join(os.path.dirname(__file__), ‘logging.conf‘) logging.config.fileConfig(filepath) return logging.getLogger()
你有可能会看到你打的日志会重复显示多次,可能的原因有很多,但总结下来无非就一个,日志中使用了重复的handler。
import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG) fmt = ‘%(levelname)s:%(message)s‘ console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt)) logging.getLogger().addHandler(console_handler) logging.info(‘hello!‘) # INFO:root:hello! # INFO:hello!
上面这个例子出现了重复日志,因为在第3行调用basicConfig()
方法时系统会默认创建一个handler,如果你再添加一个控制台handler时就会出现重复日志。
import logging def get_logger(): fmt = ‘%(levelname)s:%(message)s‘ console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt)) logger = logging.getLogger(‘App‘) logger.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(console_handler) return logger def call_me(): logger = get_logger() logger.info(‘hi‘) call_me() call_me() # INFO:hi # INFO:hi # INFO:hi
在这个例子里hi
居然打印了三次,如果再调用一次call_me()
呢?我告诉你会打印6次。why? 因为你每次调用get_logger()
方法时都会给它加一个新的handler,你是自作自受。正常的做法应该是全局只配置logger一次。
import logging def get_logger(): fmt = ‘%(levelname)s: %(message)s‘ console_handler = logging.StreamHandler() console_handler.setFormatter(logging.Formatter(fmt)) logger = logging.getLogger(‘App‘) logger.setLevel(logging.INFO) logger.addHandler(console_handler) return logger def foo(): logging.basicConfig(format=‘[%(name)s]: %(message)s‘) logging.warn(‘some module use root logger‘) def main(): logger = get_logger() logger.info(‘App start.‘) foo() logger.info(‘App shutdown.‘) main() # INFO: App start. # [root]: some module use root logger # INFO: App shutdown. # [App]: App shutdown.
为嘛最后的App shutdown
打印了两次?所以在Stackoverflow上很多人都问,我应该怎么样把root logger关掉,root logger太坑爹坑妈了。只要你在程序中使用过root logger,那么默认你打印的所有日志都算它一份。上面的例子没有什么很好的办法,我建议你招到那个没有经过大脑就使用root logger的人,乱棍打死他或者开除他。
如果你真的想禁用root logger,有两个不是办法的办法:
logging.getLogger().handlers = [] # 删除所有的handler logging.getLogger().setLevel(logging.CRITICAL) # 将它的级别设置到最高
Python中的日志模块作为标准库的一部分,功能还是比较完善的。个人觉得上手简单,另外也支持比如过滤,文件锁等高级功能,能满足大多数项目需求。
标签:key 日志输出 字符串格式化 语句 删除 [] 它的 ref 高级
原文地址:https://www.cnblogs.com/JetpropelledSnake/p/8908738.html